Tensor Core GPU在每一項MLPerf基準測試結果中均實現最佳表現;用戶可通過NGC使用加速堆棧。
在最新公布的業(yè)內首套人工智能基準測試中，NVIDIA創(chuàng)下6項人工智能性能記錄。
在谷歌、英特爾、百度、NVIDIA及其他數十家科技行業(yè)領軍企業(yè)的支持下，新型基準測試套件MLPerf可測定一系列深度學習工作負載。該套件涵蓋了計算機視覺、語言翻譯、個性化推薦以及強化學習任務等領域，旨在成為業(yè)內首個客觀的人工智能基準測試套件。
最佳性能表現
NVIDIA在其提交的 6個 MLPerf 基準測試結果中均取得了最佳表現。這些測試涵蓋了多種工作負載和基礎架構規(guī)模 – 從單節(jié)點上的16顆GPU到跨80節(jié)點上的多達640顆GPU。
這些測試分為6大類別，分別為圖像分類、對象實例分割、目標檢測、臨時翻譯、復發(fā)性翻譯與推薦系統。NVIDIA并未提交第7類別，即強化學習的基準測試，原因是該類別尚未充分利用到GPU加速。
NVIDIA在語言翻譯測試類別中表現突出
NVIDIA在語言翻譯這一關鍵基準測試類別中表現尤為出色，僅需 6.2 分鐘即完成了 Transformer 神經網絡的訓練。關于NVIDIA參與的6項基準測試結果的更多信息，請訪問NVIDIA 開發(fā)者新聞中心 。
NVIDIA工程師利用NVIDIA DGX系統實現了這些測試結果。該系統包括全球最強大的人工智能系統NVIDIA DGX-2，搭載了16顆完全連接的V100 Tensor Core GPU。
唯一一家參與多達6項基準測試的科技公司
NVIDIA是唯一一家參與多達6項基準測試的科技公司，充分展現出V100 Tensor Core GPU在部署人工智能工作負載方面的通用性。
NVIDIA副總裁兼加速計算總經理Ian Buck表示：“全新基準MLPerf展示了NVIDIA Tensor Core GPU非凡的性能與通用性。我們的Tensor Core GPU擁有高性價比，且可通過各地的云服務提供商及電腦制造商實現供貨，進而幫助世界各地的開發(fā)人員在開發(fā)過程中的每一個階段推進人工智能的應用?！?/p>
一流的人工智能計算需要“全棧式”創(chuàng)新
要想在復雜多樣的計算工作負載中實現優(yōu)異性能，不僅僅需要出色的芯片。加速計算也不單單與加速器有關，還需要實現全堆棧創(chuàng)新。
NVIDIA堆棧包括NVIDIA Tensor Cores、NVLink、NVSwitch、DGX系統、CUDA、cuDNN、NCCL、經過優(yōu)化的深度學習框架容器以及NVIDIA軟件開發(fā)套件。
超高易用性
NVIDIA的人工智能平臺是最便捷且高性價比的選擇。Tensor Core GPU可通過各地的云服務提供商及電腦制造商實現供貨。
高性價比的選擇
借助售價僅為2,500美元的超強桌面級GPU - NVIDIA TITAN RTX，用戶在桌面上也可實現相同的Tensor Core GPU強大功能。如果按照3年使用期來計算，該GPU每小時的費用僅相當于幾美分。
通過NVIDIA GPU Cloud (NGC) 云容器注冊，用戶可持續(xù)更新這些軟件的加速堆棧。
NVIDIA創(chuàng)紀錄的平臺現可通過NGC下載
用于實現NVIDIA業(yè)界領先的MLPerf性能的軟件創(chuàng)新與優(yōu)化，現可通過我們最新的NGC深度學習容器免費獲取。如需下載，請訪問NGC 容器注冊。
此容器包含經過NVIDIA優(yōu)化的完整軟件堆棧及頂級人工智能框架。18.11版本NGC深度學習容器包含了用于實現我們MLPerf基準測試結果的詳細軟件。
開發(fā)人員可將這些軟件用于任意地點以及各大開發(fā)階段：
· 對于桌面數據科學家：此容器支持利用NVIDIA TITAN RTX GPU開展前沿研究。
· 對于工作組：此容器同樣可運行于NVIDIA DGX Station。
· 對于企業(yè)：利用來自阿里云、AWS、百度云、谷歌云、IBM云、Microsoft Azure、Oracle Cloud Infrastructure以及騰訊云的NVIDIA GPU加速實例，此容器可加快將人工智能用于其云端數據。
· 對于正在構建內部人工智能基礎架構的各組織：來自Atos、思科、Cray、Dell EMC、HP、HPE、浪潮、聯想、中科曙光以及Supermicro的NVIDIA DGX系統與NGC-Ready系統可讓人工智能投入使用。
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